Искусственный интеллект начинает играть всё более заметную роль в создании новых нейросетей. Независимая исследовательская организация METR выяснила, что темпы улучшения моделей американской компании Anthropic выросли примерно в 1,9 раза. Одной из главных причин ускорения стало использование самого ИИ в исследовательской работе. Это приближает индустрию к ситуации, когда искусственный интеллект сможет существенно ускорять разработку следующих поколений моделей.
Два года прогресса за один год
Читайте также
Виталик Бутерин: блокчейн Ethereum превращается в «криптографический мировой компьютер»
5 ноября 2026 года организация METR опубликовала результаты 11-недельного исследования, проведённого с доступом к внутренним данным Anthropic. Анализ показал, что с октября 2025 года показатели моделей компании в специализированных тестах росли примерно в 1,9 раза быстрее, чем в предыдущий период. Фактически за последний год Anthropic достигла на этих тестах прогресса, сопоставимого с двумя годами более раннего развития. Исследователи оценили 95-процентный доверительный интервал ускорения в диапазоне от 1,5 до 2,8 раза. При этом речь идёт о результатах на определённых тестовых задачах, а не о двукратном росте общего интеллекта нейросетей.
Искусственный интеллект помогает создавать искусственный интеллект
Одним из наиболее интересных выводов исследования стало то, что ускорение нельзя объяснить исключительно увеличением вычислительных мощностей. Anthropic активно применяет собственные ИИ-модели для программирования, проведения экспериментов, анализа результатов и решения исследовательских задач. По оценке METR, значительная часть нынешнего ускорения связана именно с использованием нейросетей в разработке новых систем. В отдельных внутренних опросах сотрудники Anthropic сообщали о повышении личной производительности вплоть до 12 раз. Однако исследователи предупреждают, что эти субъективные оценки нельзя считать доказательством аналогичного роста эффективности всей компании. При этом ИИ пока не способен полностью самостоятельно выполнять наиболее значимые этапы обучения передовых моделей. Основную роль по-прежнему играют специалисты, использующие нейросети как инструменты.
Может ли развитие ИИ стать неконтролируемым?
Главный вопрос заключается в том, способен ли искусственный интеллект запустить цикл непрерывного ускорения собственного развития. Если более совершенные модели помогают быстрее создавать следующие поколения нейросетей, каждое технологическое улучшение потенциально может усиливать последующее. Такой процесс называют рекурсивным самосовершенствованием ИИ. Исследователи METR не обнаружили убедительных свидетельств того, что нехватка данных, вычислительных ресурсов или алгоритмические ограничения обязательно остановят дальнейший прогресс в ближайшие 12 месяцев. Однако это не означает, что подобных препятствий не существует. Дополнительную неопределённость создаёт решение Anthropic скрыть значительную часть внутренних данных, использованных при оценке. Поэтому независимая проверка всех выводов исследования пока невозможна.
Что это означает для технологической индустрии
Ускорение разработки нейросетей может существенно изменить конкуренцию между OpenAI, Anthropic, Google и другими разработчиками искусственного интеллекта. Компании, наиболее эффективно использующие ИИ в исследованиях, потенциально смогут быстрее выпускать новые модели, снижать затраты на эксперименты и сокращать время между технологическими прорывами. Одновременно возрастает значение безопасности. Если возможности нейросетей начнут развиваться быстрее, чем методы их тестирования и контроля, разработчикам и регуляторам придётся пересматривать существующие подходы к оценке рисков.
Главный вывод исследования: искусственный интеллект уже помогает ускорять создание новых ИИ-систем, однако полноценное автономное самосовершенствование пока не доказано. Дальнейшее развитие этой тенденции может стать одним из определяющих факторов технологической гонки ближайших лет.
Меню 
Знания 
События 
Новости 
Курсы валют